Probabilidad1
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Este documento trata sobre conceptos básicos de probabilidad como experimentos aleatorios, espacio muestral, eventos, axiomas y reglas de probabilidad como la adición y complemento. Explica el concepto de variables aleatorias discretas y continuas, y cómo se usan las funciones de distribución de probabilidad y acumulativa para describirlas. Contiene ejemplos y ejercicios para ilustrar estos conceptos.
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4 probabilidades ejem-
El documento introduce conceptos básicos de probabilidad como experimentos, espacio muestral, eventos, definición clásica de probabilidad, reglas de suma y adición, e independencia. También presenta ejemplos como la probabilidad de siembra manual vs. bueyes y la probabilidad de dos niños varones. Finalmente, explica la probabilidad condicional a través de un ejemplo sobre el consumo de gaseosas entre estudiantes universitarios.
3 solo%20probabilidad
Este documento introduce conceptos básicos de probabilidad y estadística. Define experimentos aleatorios y sucesos elementales. Explica que un espacio muestral es el conjunto de todos los sucesos elementales posibles de un experimento. También define operaciones con sucesos como unión, intersección y diferencia, y presenta propiedades como leyes de Morgan y propiedades de álgebra de Boole. Por último, introduce la idea intuitiva de probabilidad a través de frecuencias relativas obtenidas al repetir un experimento aleatorio varias veces.
03.16 Sucesos Y Probabilidad
El documento trata sobre fracciones equivalentes, expresiones decimales de números fraccionarios, experimentos aleatorios, sucesos, probabilidad de sucesos y probabilidad experimental. Explica que dos fracciones son equivalentes si representan la misma parte y que para obtener fracciones equivalentes se multiplica numerador y denominador por el mismo número. También define conceptos como espacio muestral, sucesos elementales, sucesos compatibles e incompatibles y probabilidad de un suceso.
Metodo de newton raphson-ANTONIO ZEGARRA
en este trabajo se explica todo sobre el método de newton raphson. y la elaboración de una hoja de calculo en exel.
Método de newton raphson
El documento describe el método de Newton-Raphson para encontrar las raíces de una función. Explica que el método implica elegir un punto inicial y trazar una línea tangente en ese punto para encontrar una segunda aproximación a la raíz. Luego, se repite el proceso iterativamente hasta que la aproximación converge a la raíz real. También menciona algunas técnicas para presentar el método y provee un ejemplo de su aplicación en Excel.
10 tema 03
Este documento introduce conceptos básicos de probabilidad como experimentos aleatorios y deterministas, espacio muestral, sucesos, frecuencias relativas y definiciones de probabilidad desde un enfoque frecuentista, según Laplace y axiomático de Kolmogorov. Explica que la probabilidad mide la ocurrencia teórica de un suceso y cómo se asignan probabilidades en la práctica aunque la definición axiomática no proporcione un método.
Modelos matematicos
El método de Newton es un algoritmo eficiente para encontrar las raíces o ceros de una función real derivable mediante iteraciones sucesivas. Comienza con un valor inicial cercano a la raíz y calcula nuevos valores aproximados utilizando la tangente en cada punto. La regla de L'Hôpital permite evaluar límites indeterminados dividiendo las derivadas del numerador y denominador cuando ambos tienden a cero o infinito.
Tablas de probabilidades discretas
Este documento presenta las distribuciones geométrica e hipergeométrica. La distribución geométrica describe experimentos de ensayo y error donde el primer éxito ocurre en el último ensayo. Se usa para calcular la probabilidad de que el sexto o quinto dispositivo muestre una desviación. La distribución hipergeométrica se aplica cuando hay dos tipos de resultados posibles y cada ensayo no es independiente; se usa para calcular la probabilidad de que un viajero sea arrestado por narcóticos al seleccionar 3
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Presentacion Metodo de Newton
El método de Newton fue descrito originalmente por Isaac Newton en 1669 y publicado por primera vez en 1685. Es un método numérico iterativo para encontrar las raíces de una función, asumiendo que es derivable. Funciona aproximando sucesivamente la función por su tangente en cada punto y encontrando donde la tangente corta el eje x. Converge más rápido que otros métodos como la bisección, duplicando los dígitos correctos en cada iteración de forma cuadrática. Sin embargo, puede no converger si el valor inicial está muy lejos de la raíz o si la raí
Jeison rodriguez presentación en slideshare
Este documento define conceptos básicos de probabilidad como experimento, sucesos simples y compuestos, espacio muestral y evento. Explica la probabilidad como la posibilidad de que ocurra un suceso y cómo se calcula. También cubre temas como probabilidades conjuntas, marginales y condicionales, y define eventos mutuamente excluyentes y no excluyentes.
Estadistica probabilidades
Este documento presenta información sobre conceptos estadísticos como espacio muestral, experimentos aleatorios y deterministas, y definiciones de probabilidad. Incluye ejemplos de cálculos de probabilidad usando la fórmula clásica y teoremas como la probabilidad total y Bayes. Finalmente, resuelve un ejercicio ilustrativo sobre probabilidades condicionales en un sistema de transporte público.
2.2.2.4. probabilidad condicional
Este documento presenta una lección sobre probabilidad condicional y el teorema de Bayes. Introduce la probabilidad condicional y cómo se calcula. Luego, explica la diferencia entre la probabilidad condicional directa y la probabilidad condicional inversa. Finalmente, deriva la fórmula del teorema de Bayes para calcular la probabilidad inversa como el cociente entre la probabilidad final y la suma de probabilidades finales. El documento incluye varios ejemplos y ejercicios para ilustrar estos conceptos.
Guia III estadistica
Este documento presenta conceptos básicos sobre probabilidad, incluyendo fenómenos determinísticos y aleatorios, experimentos aleatorios, sucesos elementales, espacio muestral, sucesos, sucesos seguros, imposibles y complementarios. También cubre operaciones con sucesos como unión, intersección y diferencia. Explica los principios de la adición y la multiplicación para calcular probabilidades. Por último, incluye ejemplos y ejercicios para aplicar estos conceptos.
Elementos de Probabilidades
Esta presentación contiene información sobre los elementos de probabilidades y axiomas de probabilidad, relación entre sucesos características y tipos, regla de Laplace y ejercicios.
Distribución de Bernoulli,poisson,gama,T-studentt
La distribución de Bernoulli describe experimentos con dos resultados posibles, llamados éxito y fracaso, con probabilidades constantes p y q=1-p, respectivamente. Un ejemplo es lanzar una moneda, donde p es la probabilidad de cara. La distribución de Poisson modela el número de eventos aleatorios que ocurren en un intervalo, cuando la probabilidad de cada evento es baja e independiente de los demás. La distribución normal describe fenómenos que tienden a agruparse alrededor de una media, tomando valores en un rango continuo de forma simétrica.
probabilidad de Poisson y Bernoulli, y su comparación.
La distribución de Poisson describe la probabilidad de que ocurran cierta cantidad de eventos en un período de tiempo, cuando dichos eventos son independientes y ocurren con baja frecuencia. Fue descubierta por Siméon-Denis Poisson en 1838. La distribución de Bernoulli modela la probabilidad de éxito o fracaso en un único experimento binario.
Cálculo de probabilidades
Presentación sobre el cálculo de probabilidades.
Operaciones con sucesos,regla de Laplace,probabilidad condicionada,probabilidad total,teorema de Bayes.
Con algunos ejercicios.
Introduccion
Este documento introduce el concepto de probabilidad y modelos probabilísticos. Explica que la probabilidad se utiliza para modelar fenómenos no deterministas cuyos resultados no pueden predecirse con certeza, a diferencia de modelos deterministas. Define los conceptos clave de espacio muestral, suceso y probabilidad de un suceso, y proporciona una fórmula básica para calcular la probabilidad cuando el espacio muestral es finito y todos los resultados elementales son igualmente probables.
Introducción a las Probabilidades ccesa007
Este documento introduce conceptos básicos de probabilidad como fenómenos aleatorios vs deterministas, experimentos aleatorios, espacio muestral, sucesos, probabilidad, entre otros. Explica que la probabilidad mide la frecuencia de ocurrencia de un evento o conjunto de eventos al realizar un experimento aleatorio.
Probabilidad Condicional
Este documento trata sobre la teoría de probabilidad. Explica que la probabilidad es el estudio de fenómenos aleatorios y define experimento aleatorio y espacio muestral. También define evento o suceso y explica cómo se pueden combinar eventos usando la teoría de conjuntos. Por último, introduce la noción de probabilidad condicional y cómo se calcula.
Método de newton raphson
El documento describe el método de Newton-Raphson para encontrar raíces de ecuaciones. Explica que es uno de los métodos más ampliamente usados y muestra un ejemplo de su implementación en Excel y Visual Basic para calcular raíces numéricamente. También incluye figuras que ilustran los pasos del método y el código para los botones de cálculo y limpieza en la interfaz de Visual Basic.
Estadistica probabilidades
Este documento presenta información sobre conceptos estadísticos como espacio muestral, experimentos aleatorios y deterministas, álgebra de eventos, probabilidades, diagramas de árbol y teoremas como la probabilidad total y Bayes. Contiene ejemplos y ejercicios resueltos sobre el lanzamiento de dados, extracción de cartas y averías en líneas de autobuses.
Newton Raphson
>Este metodo se lo utliza para encontrar las raices cercanas a la tolerancia 0.01 % mediante su primera derivada
Aplicacion
Este documento presenta un resumen de los métodos numéricos de bisección, Newton-Raphson y secante y su aplicación a un problema de ingeniería civil. Explica brevemente cómo funciona cada método y proporciona ejemplos de sus representaciones gráficas y ecuaciones iterativas. Finalmente, señala que estos tres métodos pueden usarse para resolver aplicaciones al igualar la ecuación a cero, siendo los métodos de Newton-Raphson y secante los más sencillos para sustituir valores.
Distribuciones de probabilidad
Esta presentación mostrará algunos ejercicios de las diferentes distribuciones como LA DISTRIBUCION DE BERNOULLI, BINOMIAL Y POISSON.
Método de newton raphson Metodos Numericos
El documento describe el método de Newton-Raphson para encontrar raíces de ecuaciones. Explica que este método usa una aproximación lineal basada en la tangente en un punto para iterativamente encontrar una aproximación mejorada de la raíz. También presenta un ejemplo numérico para encontrar la raíz negativa de una ecuación exponencial usando este método implementado en Excel.
Guia teoria de probabilidad
Este documento resume conceptos básicos de probabilidad como probabilidad de eventos, reglas aditivas, probabilidad condicional y total. Explica que la probabilidad mide la posibilidad de que ocurra un resultado y se expresa como fracciones entre 0 y 1. Define la probabilidad de un evento como el número de veces que ocurre dividido entre los resultados posibles. Presenta fórmulas para calcular probabilidades usando reglas aditivas, complementación, diferenciación y teoremas de probabilidad total y Bayes.
Distribuciones de probabilidad2
El documento presenta diferentes distribuciones de probabilidad como la distribución de Poisson, binomial y geométrica. Incluye ejemplos y ejercicios sobre el cálculo de probabilidades utilizando estas distribuciones, como determinar la probabilidad de defectos en libros, fallas en generadores, y conteos de partículas gamma u otros eventos.
Distribuciones de probabilidad1
El documento presenta diferentes distribuciones de probabilidad como la binomial y la hipergeométrica. Explica sus fórmulas para calcular la probabilidad de éxitos y fracasos, así como la media, varianza y desviación estándar. Además, incluye ejemplos y ejercicios resueltos sobre el número de ensayos con resultados positivos y la probabilidad de defectos en lotes.
Variables aleatorias continuas2
El documento trata sobre diferentes distribuciones de probabilidad continuas como la gamma, exponencial, beta y de Weibull. Explica sus propiedades y cómo se relacionan entre sí. Luego, presenta ejercicios resueltos sobre el cálculo de probabilidades utilizando estas distribuciones en diferentes contextos como el consumo de energía, llegada de camiones y vida útil de baterías.
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